Sto impazzendo o come è possibile? Aiuta a risolvere i test post-hocHo eseguito un modello ANOVA fattoriale completo su alcuni dati che ho raccolto e l'output è simile a questo:
Questo aspetto è ok, ma quando vado a indagare su alcuni degli effetti di interazione, sembra che ci sia qualcosa che sta succedendo lì secondo i Plot di LSMEANS, ad esempio:
Quindi, quando seleziono il test HSD di Tukey di LSMEAN, ho delle differenze significative tra TRTxTIME! cosa sta succedendo qui?
Se questa interazione non è significativa nei test degli effetti, perché dovrebbe quindi significare la risposta TRTxTIME? Sto impazzendo ...? Per favore aiutami a capire perché questo sta accadendo.
Ri: Sto impazzendo o come è possibile? Aiuta a risolvere i test post-hocMi limiterò a fare ancora una domanda da aggiungere ai miei colleghi @markbailey e @KarenC Il consiglio di cui sono d'accordo. Quando hai scritto nella tua domanda originale, il tuo ha scritto "... ha eseguito una ANOVA fattoriale completa ..." significa che hai ESEGUITO un ESPERIMENTO fattoriale completo? Quindi analizzato i dati di conseguenza nella piattaforma JMP Fit Model? E non solo ha raccolto una serie di combinazioni dei vostri fattori a livelli e combinazioni, ma POI ha scelto l'opzione "Fattore completo" dal menu a tendina "Fit Model Macros"? La ragione è che se NON hai eseguito un ESPERIMENTO fattoriale completo allora con tutta probabilità hai un sacco di problemi di multicollinearità rispetto agli effetti che stai cercando di stimare sepolti nelle combinazioni di trattamento che hai eseguito per fare effetti di stima, termini del modello, ecc. molto più problematico nel contesto dei minimi quadrati standard.
Ri: Sto impazzendo o come è possibile? Aiuta a risolvere i test post-hocD'accordo con il consiglio di Mark - aggiungi anche la tua conoscenza del soggetto all'interpretazione dei dati. La conferma / follow-up è sempre buona.
Ri: Sto impazzendo o come è possibile? Aiuta a risolvere i test post-hocPotresti diventare pazzo. Non posso aiutare con quel problema.
Per quanto riguarda la tua analisi, stai confondendo test diversi come lo stesso test. Il test dell'effetto sta confrontando il modello con e senza quel termine. Quel test è basato su 8 gradi di libertà. Dice che il termine dell'interazione in generale non è significativo e può essere eliminato senza una significativa perdita del modello. Il grafico a leva indica essenzialmente lo stesso risultato perché si basa anche sull'effetto dell'intero termine. La trama di LS Means è coerente con questa conclusione perché il cambiamento nella risposta da Time = 24 a Time = 48 è praticamente lo stesso per tutti i livelli TRT tranne quello in cima alla trama. Notare la larghezza degli intervalli di confidenza.
Ora il secondo test (confronto di Tukey) confronta simultaneamente molti accoppiamenti di livelli di fattore. Da un lato, vi è una grande quantità di sovrapposizione nei gruppi di lettere. D'altra parte, alcuni di questi confronti sembrano essere significativi. Se significano qualcosa per te, allora puoi investigare separatamente su questi abbinamenti. Forse un test di conferma.
Quindi avete una scelta: cancellare il termine basato sul test dell'effetto negativo e ignorare l'effetto di interazione nei test statistici successivi e modellare o accettare i test di confronto positivi ed eseguire ulteriori esecuzioni per confermare le differenze apparenti. Le esecuzioni di conferma sono una buona idea indipendentemente dalla tua scelta.
Un'altra idea è seguire un corso standard di riduzione del modello e quindi interpretare il risultato finale. Questo modello è troppo appropriato per i dati e questo porta a RMSE artificialmente basso e stime degli errori standard.
